OpenCV线段检测怎么实现
本篇内容介绍了"OpenCV线段检测怎么实现"的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
线段检测主要运用Hough变换，Hough变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一，应用很广泛，也有很多改进算法。主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状（如，直线，圆等）。最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段)。
在OpenCV编程中，实现线段检测主要使用cvHoughLines2函数。
函数原型：
CvSeq* cvHoughLines2(
CvArr* image,
void* line_storage,
int method,
double rho,
double theta,
int threshold,
double param1=0, double param2=0
);
参数说明：
第一个参数表示输入图像，必须为二值图像（黑白图）。
第二个参数表示存储容器，可以传入CvMemStorage类型的指针。
第三个参数表示变换变量，可以取下面的值：
CV_HOUGH_STANDARD - 传统或标准 Hough 变换. 每一个线段由两个浮点数 (ρ, θ) 表示，其中 ρ 是线段与原点 (0,0) 之间的距离，θ 线段与 x-轴之间的夹角。
CV_HOUGH_PROBABILISTIC - 概率 Hough 变换(如果图像包含一些长的线性分割，则效率更高)。它返回线段分割而不是整个线段。每个分割用起点和终点来表示。
CV_HOUGH_MULTI_SCALE - 传统 Hough 变换的多尺度变种。线段的编码方式与 CV_HOUGH_STANDARD 的一致。
第四个参数表示与象素相关单位的距离精度。
第五个参数表示弧度测量的角度精度。
第六个参数表示检测线段的最大条数，如果已经检测这么多条线段，函数返回。
第七个参数与第三个参数有关，其意义如下：
对传统 Hough 变换，不使用(0).
对概率 Hough 变换，它是最小线段长度.
对多尺度 Hough 变换，它是距离精度 rho 的分母 (大致的距离精度是 rho 而精确的应该是 rho / param1 ).
第八个参数与第三个参数有关，其意义如下：
对传统 Hough 变换，不使用 (0).
对概率 Hough 变换，这个参数表示在同一条线段上进行碎线段连接的最大间隔值(gap), 即当同一条线段上的两条碎线段之间的间隔小于param2时，将其合二为一。
对多尺度 Hough 变换，它是角度精度 theta 的分母 (大致的角度精度是 theta 而精确的角度应该是 theta / param2)。
示例程序：
hough.cpp
#include
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
int main (int argc, char **argv)
{
const char *pstrWindowsSrcTitle = "initial";
const char *pstrWindowsLineName = "hough";
IplImage *pSrcImage = cvLoadImage("hough.jpg", CV_LOAD_IMAGE_UNCHANGED);
IplImage *pGrayImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCvtColor(pSrcImage, pGrayImage, CV_BGR2GRAY);
IplImage *pCannyImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 1);
cvCanny(pGrayImage, pCannyImage, 30, 90);
CvMemStorage *pcvMStorage = cvCreateMemStorage();
double fRho = 1;
double fTheta = CV_PI / 180;
int nMaxLineNumber = 50; //最多检测条直线
double fMinLineLen = 50; //最小线段长度
double fMinLineGap = 10; //最小线段间隔
CvSeq *pcvSeqLines = cvHoughLines2(pCannyImage, pcvMStorage, CV_HOUGH_PROBABILISTIC, fRho, fTheta, nMaxLineNumber, fMinLineLen, fMinLineGap);
IplImage *pColorImage = cvCreateImage(cvGetSize(pSrcImage), IPL_DEPTH_8U, 3);
cvCvtColor(pCannyImage, pColorImage, CV_GRAY2BGR);
int i;
for(i = 0; i < pcvSeqLines->total; i++)
{
CvPoint* line = (CvPoint*)cvGetSeqElem(pcvSeqLines, i);
cvLine(pColorImage, line[0], line[1], CV_RGB(255,0,0), 2);
}
cvNamedWindow(pstrWindowsSrcTitle, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvShowImage(pstrWindowsSrcTitle, pSrcImage);
cvNamedWindow(pstrWindowsLineName, CV_WINDOW_AUTOSIZE);
cvShowImage(pstrWindowsLineName, pColorImage);
cvWaitKey(0);
cvReleaseMemStorage(&pcvMStorage);
cvDestroyWindow(pstrWindowsSrcTitle);
cvDestroyWindow(pstrWindowsLineName);
cvReleaseImage(&pSrcImage);
cvReleaseImage(&pGrayImage);
cvReleaseImage(&pCannyImage);
cvReleaseImage(&pColorImage);
return 0;
}
makefile:
INCLUDE = $(shell pkg-config --cflags opencv)
LIBS = $(shell pkg-config --libs opencv)
SOURCES = hough.cpp
# 目标文件
OBJECTS = $(SOURCES:.cpp=.o)
# 可执行文件
TARGET = hough
$(TARGET):$(OBJECTS)
g++ -o $(TARGET) $(OBJECTS) -I $(INCLUDE) $(LIBS)
$(OBJECTS):$(SOURCES)
g++ -c $(SOURCES)
clean:
rm $(OBJECTS) $(TARGET)
# 编译规则 $@代表目标文件 $< 代表第一个依赖文件
%.o:%.cpp
g++ -I $(INCLUDE) -o $@ -c $<
所在文件夹上已有hough.jpg图片，make后执行./hough hough.jpg
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